如何绘制展示各分类均值而非计数的柱状图？代码失效求助

问题排查与修复方案 #

你的代码存在两处关键问题，导致绘图失效或不符合预期：

1. 末尾多余的加号：最后一行theme() +的加号会触发语法错误，必须删除。
2. 不必要的position = "dodge"：由于x轴和填充色都绑定了Jour，每个x类别对应唯一分组，该参数会导致柱状图错位或空白，完全不需要。

修复后的stat_summary代码 #

直接调整现有代码即可实现需求：

ggplot(expressiongenes, aes(x = Jour, y = NE.EcR.M, fill = Jour)) +
  stat_summary(
    geom = "bar",
    fun = "mean"
  ) +
  facet_wrap(~ Exposition) +
  scale_fill_manual(values = c("grey", "grey35", "grey20")) +
  theme_bw()

更可控的预处理方案（推荐） #

先手动计算均值再绘图，能直观验证数据结果，避免stat_summary的潜在问题：

# 加载dplyr处理数据
library(dplyr)

# 计算每个Jour+Exposition组合的均值（自动忽略缺失值）
mean_data <- expressiongenes %>%
  group_by(Jour, Exposition) %>%
  summarise(mean_NE = mean(NE.EcR.M, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

# 绘制均值柱状图
ggplot(mean_data, aes(x = Jour, y = mean_NE, fill = Jour)) +
  geom_col() +
  facet_wrap(~ Exposition) +
  scale_fill_manual(values = c("grey", "grey35", "grey20")) +
  theme_bw()

额外检查项 #

• 确认Jour是因子类型：如果是字符型，可通过expressiongenes$Jour <- factor(expressiongenes$Jour, levels = c("你的类别顺序"))指定显示顺序。
• 确认NE.EcR.M是数值型：用class(expressiongenes$NE.EcR.M)查看，若不是则转换为数值：expressiongenes$NE.EcR.M <- as.numeric(expressiongenes$NE.EcR.M)。
• 检查数据缺失情况：确保每个分组有有效数据，na.rm = TRUE可自动跳过缺失值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marion L